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IA pour les graphistes / responsables PAO

Formation Computer Vision – Niveau Avancé : Reconnaissance d’images via OpenCV et Deep Learning

Innovez en reconnaissance d’images avec OpenCV et le Deep Learning.

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En présentiel ou Distanciel

En présentiel dans votre entreprise, dans l’un de nos 54 centres de formation ou en distanciel par visioconférence.

Modalité de formation

Formations individuelles sur-mesure
ou Formations Intra entreprise sur-mesure.

Formez-vous selon vos disponibilités !​

Vous proposez 3 dates au choix et votre formateur vous confirme la date souhaitée.

Éligible aux Financements

OPCO, Entreprise, France Travail...
Formation non prise en charge par le CPF

Satisfaction Clients

Satisfaction de nos apprenants en 2025 : 98%

Assiduité

Taux d’assiduité : 100%

Contexte de la formation

Vous cherchez à maîtriser la reconnaissance d’images et la vision par ordinateur avec OpenCV et le deep learning ? Vous aspirez à ajouter une compétence de pointe à votre profil technique ? Bienvenue dans un univers où technologie visionnaire et intelligence artificielle se rencontrent pour donner vie à des applications révolutionnaires.

Dans notre monde hyperconnecté, la compétence en vision par ordinateur est devenue incontournable pour les professionnels du secteur technologique. Cette compétence facilite l’interprétation automatique des informations contenues dans des images et des vidéos, un sous-domaine clé de l’intelligence artificielle. La maîtrise de la reconnaissance d’images offre de nombreux avantages professionnels et personnels. Elle permet d’optimiser les processus d’entreprise, d’améliorer la qualité des produits et services, et de prendre des décisions éclairées basées sur des données visuelles précises. Avec cette compétence, vous pouvez vous démarquer de vos pairs, accélérer votre carrière et ouvrir de nouvelles portes d’opportunités.

On ne pourrait souligner assez l’importance de la vision par ordinateur dans notre monde moderne. Mais comment pourrait-on acquérir cette compétence essentielle ?

Avec EXPERTISME, Organisme de Formation certifié QUALIOPI, vous avez la possibilité de suivre une formation de haute qualité sur la reconnaissance d’images et la vision par ordinateur. Cette formation se concentre sur l’utilisation d’OpenCV et des techniques de deep learning pour développer des applications efficaces. Votre Formateur Expert Métier vous guidera à travers des cas pratiques et vous proposera une exploration approfondie des outils et méthodes nécessaires. Les bénéfices sont concrets et immédiats : vous acquerrez des compétences précieuses, améliorerez votre profil professionnel et serez prêt à entreprendre des projets de vision par ordinateur.

La formation est adaptable et efficace, conçue pour répondre aux besoins des ingénieurs logiciels, des chefs de projet, des développeurs et de toute personne intéressée par le traitement d’images et de vidéos avec OpenCV. Elle vous prépare à identifier et détecter des objets ou attributs dans des images numériques, à maîtriser les technologies de l’IA, notamment le Machine Learning et le Deep Learning, et à choisir la technologie la plus pertinente pour vos projets.

N’attendez pas pour enrichir votre carrière avec cette compétence incontournable. Inscrivez-vous dès maintenant à la formation sur la reconnaissance d’images et la vision par ordinateur et démarrez votre voyage vers le futur de la technologie. Avec EXPERTISME, votre réussite n’est qu’à un clic de distance.

En résumé

Cette formation avancée en Computer Vision vous guide pas à pas dans la conception, l’optimisation et l’industrialisation d’algorithmes de reconnaissance d’images avec OpenCV et le Deep Learning. Pensée pour des profils techniques exigeants, elle vous permet de transformer des données visuelles complexes en décisions opérationnelles fiables et mesurables.

Ce que cette formation va réellement changer pour vous :
• Maîtrisez OpenCV et les réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour la reconnaissance d’images.
• Entraînez, optimisez et déployez des modèles de Deep Learning sur des plateformes d’optimisation type Jetson.
• Concevez un projet de vision par ordinateur de bout en bout, de la faisabilité à la mise en production.
• Évaluez la performance, la maturité et le retour sur investissement (ROI) de vos projets Computer Vision.

14 heures soit 2 jours

4.400€ HT / Personne

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Référence : IA-97076

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À qui s’adresse cette formation ?

Cette formation s’adresse principalement aux professionnels techniques qui souhaitent approfondir leur compréhension de la vision par ordinateur et de la reconnaissance d’image. Parmi eux, les ingénieurs logiciels ayant une connaissance solide du langage Python trouveront cette formation particulièrement pertinente pour développer leurs compétences en intelligence artificielle et en traitement d’image avec OpenCV. La formation est également adaptée aux chefs de projet et aux développeurs qui s’intéressent à l’intégration de la reconnaissance d’images dans leurs projets. Même si leur rôle n’est pas directement technique, une compréhension approfondie des outils et méthodes de vision par ordinateur peut les aider à planifier et à superviser efficacement les projets d’intelligence artificielle. Enfin, toute personne désirant maîtriser la bibliothèque OpenCV pour le traitement d’images et de vidéos, et désireuse d’explorer les techniques de deep learning, peut bénéficier de cette formation.

Pré-requis

Être muni d’un ordinateur relié à Internet, possédant une caméra, un micro et un haut parleur.
Avoir une bonne maîtrise du langage de programmation Python. Cette compétence est essentielle pour comprendre et mettre en pratique les concepts de la vision par ordinateur et du deep learning. Si vous ne vous sentez pas encore à l’aise avec Python, il est vivement recommandé de suivre une formation préalable telle que le cours Python.
Il est recommandé de valider vos connaissances en Python avant de commencer cette formation. Cette étape permettra de vous assurer que vous êtes bien préparé et que vos attentes correspondent au contenu de la formation.
Une familiarité avec les concepts de base de l’IA et du machine learning sera un plus. Bien que ce ne soit pas un prérequis strict, cette connaissance vous aidera à mieux comprendre les techniques de deep learning utilisées dans le cours.

Objectifs

  • Comprendre les principes fondamentaux de la vision par ordinateur et de la reconnaissance d’images, ainsi que leur application dans divers contextes industriels et de recherche.
  • Maîtriser l’utilisation d’OpenCV et d’autres outils associés à la vision par ordinateur, y compris la configuration, l’optimisation et le dépannage.
  • Développer une compétence pratique dans l’utilisation des techniques de Machine Learning et de Deep Learning pour la reconnaissance d’images, en particulier l’acquisition et la gestion de datasets, l’entraînement de modèles et l’interprétation des résultats.
  • Appliquer les connaissances acquises pour concevoir et mettre en œuvre un projet de reconnaissance d’image de bout en bout, en utilisant les outils techniques appropriés et en effectuant une analyse critique des résultats pour apporter des améliorations.
  • Connaître et utiliser efficacement les plateformes d’optimisation des performances de la vision par ordinateur, comme Jetson, pour améliorer la vitesse et la précision des solutions de reconnaissance d’images.

Programme

  • 1. INITIATION AU DEEP LEARNING ET AUX RESEAUX DE NEURONES CONVOLUTIFS (CNNs)

    • Introduction au Deep Learning
    • Comprendre les principes des réseaux de neurones
    • Explication du fonctionnement des CNNs
    • Présentation des applications typiques des CNNs en reconnaissance d’image
    • Démonstration de l’implémentation d’un CNN simple avec un jeu de données d’images
    • Discussion sur les défis courants et les bonnes pratiques dans l’implémentation des CNNs
  • 2. DEEP LEARNING AVANCÉ ET OPTIMISATION DES CNNs

    • Techniques avancées de Deep Learning pour la reconnaissance d’images
    • Exploration des architectures populaires de CNN (sans mentionner de marques spécifiques)
    • Méthodes d’optimisation des CNNs, y compris le transfert d’apprentissage
    • Techniques pour l’amélioration de la précision et de la vitesse des CNNs
    • Cas pratique : amélioration de l’algorithme de détection de visages développé le deuxième jour
  • 3. UTILIATION DE PLATEFORMES D'OPTIMISATION POUR LES SOLUTIONS DE VISION PAR ORDINATEUR

    • Présentation des plateformes d’optimisation pour la vision par ordinateur
    • Démonstration de l’utilisation d’une plateforme d’optimisation pour améliorer les performances d’un algorithme de vision par ordinateur
    • Cas pratique : utilisation d’une plateforme d’optimisation pour augmenter la vitesse et l’efficacité de l’algorithme de détection de visages
    • Discussion sur les critères à considérer lors du choix d’une plateforme d’optimisation
  • 4. GESTION DE PROJET ET INDUSTRIALISATION DE L'ALGORITHME

    • Approche du processus d’industrialisation d’un algorithme de vision par ordinateur
    • Discussion sur les défis spécifiques à l’industrialisation des solutions de vision par ordinateur
    • Présentation des meilleures pratiques pour la gestion de projet en vision par ordinateur
    • Exploration des étapes typiques du processus, de la validation de la faisabilité technique à la mise en production
    • Cas pratique : planification du processus d’industrialisation pour l’algorithme de détection de visages
  • 5. EVALUATION DU PROJET ET RETOUR SUR INVESTISSEMENT

    • Conseils pour l’évaluation de la maturité et du coût d’un projet de vision par ordinateur
    • Techniques pour estimer le retour sur investissement d’une solution de vision par ordinateur
    • Discussions sur les pièges courants à éviter dans les projets de vision par ordinateur
    • Cas pratique : évaluation du projet de détection de visages et estimation du retour sur investissement
    • Conclusion et perspectives pour continuer à apprendre et à développer des compétences en vision par ordinateur

Version 5. Mise à jour le 01/01/2026
© EXPERTISME – Groupe SELECT® 2025 Tous droits réservés. Les textes présents sur cette page sont soumis aux droits d’auteur.

Pourquoi choisir EXPERTISME ?

EXPERTISME privilégie une approche 100 % opérationnelle, orientée résultats et adaptée à votre contexte.

Au-delà des concepts théoriques, cette formation Computer Vision est construite autour de cas concrets et d’un fil rouge complet : la conception, l’optimisation et l’industrialisation d’un algorithme de détection de visages. Chaque module alterne apports méthodologiques, démonstrations guidées, exercices pratiques et échanges avec le Formateur Expert Métier.

• Formateurs Experts Métiers soigneusement sélectionnés, spécialistes du Computer Vision avec plus de 7 ans d’expérience.
• Pédagogie active centrée sur la pratique : manipulation de datasets, entraînement de CNN, optimisation de modèles, mise en situation projet.
• Contenus régulièrement mis à jour pour intégrer les évolutions rapides de l’IA, du Deep Learning et des plateformes d’optimisation.
• Possibilité d’adapter les exemples et les cas pratiques à votre secteur d’activité et à vos contraintes techniques.
• Organisme de formation certifié QUALIOPI, garantissant des processus rigoureux de conception, d’animation et d’évaluation des formations.

Notre mission: vous rendre autonome, efficace et rentable dans la création et la conception de vos projets Computer Vision.

Quelle formation est faite pour vous selon votre problématique ?

Vous ne savez pas quelle formation choisir ? Identifiez votre situation ci-dessous :

Votre
besoin
Formation
complémentaire
Vos
bénéfices
Découvrir les bases d’OpenCV avant de se lancer dans des projets avancés de reconnaissance d’images. Formation OpenCV - Niveau Initiation : Maîtriser les bases Acquérir les fondamentaux du traitement d’images avec OpenCV pour aborder sereinement la formation Computer Vision avancée.
Intégrer l’IA dans des projets vidéo web sans nécessairement développer des modèles de Computer Vision complexes. Formation Intelligence Artificielle pour Projets Vidéo Web Comprendre comment exploiter l’IA sur des contenus vidéo en ligne, en complément d’une expertise Computer Vision plus technique.
Explorer les usages de l’IA générative pour produire des contenus digitaux au-delà de l’image (texte, visuels, supports marketing). Formation Maîtriser l'IA Générative pour la Production de Contenus Digitaux Élargir votre palette de compétences IA en combinant Computer Vision et IA générative pour des projets multimédias complets.
Initier une équipe audiovisuelle aux principaux outils d’IA sans entrer dans le détail du code ou des CNN. Formation IA - Niveau Initiation : Maîtrisez les outils d'IA pour l'Audiovisuel Sensibiliser les équipes aux possibilités de l’IA dans l’audiovisuel, en complément d’une expertise technique pointue en Computer Vision.
Concevoir des expériences audio intelligentes (voix, musique, effets) pour accompagner des projets combinant image, son et vidéo. Formation IA : Création et génération de sons - Voix, musique et effets sonores Ajouter une brique audio IA à vos solutions de Computer Vision pour créer des expériences multimodales complètes.

Formation Computer Vision – Niveau Avancé : Reconnaissance d’images via OpenCV et Deep Learning disponible partout en France

Chaque année, de nombreux professionnels se forment avec EXPERTISME.
Nos Formateurs Experts Métiers interviennent en individuel sur-mesure ou en intra entreprise-sur-mesure régulièrement dans :
• L’un de nos 54 centres à Paris, Lyon, Lille, Bordeaux, Toulouse, Marseille, Nice…
• Directement dans votre entreprise partout en France.
• En distanciel par visioconférence.
• Mais aussi à Cahors, La Rochelle.
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Points forts de la formation

  • Votre plan pédagogique de formation sur-mesure avec l’évaluation initiale de votre niveau de connaissance du sujet abordé
  • Des cas pratiques inspirés de votre activité professionnelle, traités lors de la formation
  • Un suivi individuel pendant la formation permettant de progresser plus rapidement
  • Un support de formation de qualité créé sur-mesure en fonction de vos attentes et des objectifs fixés, permettant un transfert de compétences qui vous rende très rapidement opérationnel
  • Les dates et lieux de cette formation sont à définir selon vos disponibilités
  • Animation de la formation par un Formateur Expert Métier
  • La possibilité, pendant 12 mois, de solliciter votre Formateur Expert sur des problématiques professionnelles liées au thème de votre formation
  • Un suivi de 12 mois de la consolidation et de l’évolution de vos acquis.

FAQ – Questions fréquentes sur notre formation

  • La formation est-elle accessible en distanciel ?

    Oui, la formation est disponible en distanciel par visioconférence ce qui vous permet d’enregistrer et de conserver un support vidéo de votre formation en plus du support de formation.

  • Quel niveau en Python est nécessaire pour suivre cette formation Computer Vision ?

    Une bonne maîtrise du langage Python est indispensable. Vous devez être à l’aise avec les bases du langage, la manipulation de bibliothèques, les structures de données et l’écriture de scripts. Si vous n’êtes pas encore suffisamment à l’aise, il est recommandé de suivre au préalable une formation dédiée à Python avant de vous inscrire à ce parcours avancé.

  • Dois-je déjà connaître le Machine Learning ou le Deep Learning pour suivre cette formation ?

    Une familiarité avec les concepts de base de l’IA et du Machine Learning est un plus, mais ce n’est pas un prérequis strict. La formation intègre une phase d’initiation au Deep Learning et aux CNN, puis monte progressivement en complexité vers des techniques avancées et l’industrialisation.

  • Les formateurs sont-ils de vrais experts du Computer Vision ?

    Nos Formateurs Experts Métiers sont des experts avec en moyenne plus de 7 ans d’expérience. Ils interviennent sur des projets réels de vision par ordinateur et de reconnaissance d’images, ce qui leur permet d’illustrer la formation par des cas concrets et des retours d’expérience terrain.

  • Quels types de projets pourrai-je réaliser après la formation ?

    À l’issue de la formation, vous serez en mesure de concevoir et d’implémenter des projets de reconnaissance d’images et de détection d’objets (par exemple détection de visages, contrôle qualité par caméra, suivi d’objets dans une vidéo), d’optimiser vos modèles pour des contraintes de performance et d’industrialiser vos algorithmes jusqu’à la mise en production.

Approche pédagogique

L’approche pédagogique a été construite sur l’interactivité et la personnalisation : Présentation illustrée et animée par le Formateur Expert, partage d’expériences, études de cas, mise en situation réelle.
Tous les supports sont fournis par support papier, mail ou clé USB à chaque stagiaire.

Méthodologie pédagogique employée :
Chaque formation en présentiel ou en distanciel est animée par un Formateur Expert Métier sélectionné selon ses compétences et expériences professionnelles. Apport d’expertise du Formateur, quiz en début et fin de formation, cas pratiques, échanges d’expérience. Accès en ligne au support de formation.

Méthodes utilisées et évaluation :
Evaluation et positionnement lors de la définition du projet pédagogique avec le(s) stagiaire(s). Un QCM est donné aux stagiaires le dernier jour de la formation pour valider leurs apprentissages. Une correction collective est effectuée par le Formateur. Une évaluation de fin de stage en direct est organisée entre le Formateur et le(s) stagiaire(s) pour recueillir et prendre en compte leurs appréciations. Une attestation de fin de stage est remise aux stagiaires.

Accessibilité

Toute demande spécifique à l’accessibilité de la formation par des personnes handicapées donnera lieu à une attention particulière et le cas échéant une adaptation des moyens de la formation.
Public en situation de handicap, contactez notre référent handicap au 01 42 66 36 42.

Délai d’accès à la formation
Nous accusons réception de toute demande sous 48 heures ouvrées. Le délai moyen d’accès à nos formations est de 30 jours à compter de la réception du dossier d’inscription complet. Ce délai peut varier selon le mode de financement :
  • Financement direct entreprise : environ 30 jours
  • Financement OPCO : environ 4 à 6 semaines, sous réserve d’accord de prise en charge
Ces délais sont indicatifs et peuvent varier en fonction du planning du formateur, du profil du bénéficiaire ou du caractère sur-mesure de la formation. Pour toute demande urgente, contactez-nous directement.
Formateur

Nos Formateurs sont des Experts Métiers intervenants sur les prestations inhérentes sur la thématique de la formation. Ils réalisent les audits et co-construisent l’offre et le déroulé de la formation avec l’Ingénieur Pédagogique avant validation par le Responsable Pédagogique. Ils sont sélectionnés pour leurs compétences pédagogiques et leurs expériences dans la formation pour adultes.

Prêt à maîtriser cette Formation Computer Vision – Niveau Avancé : Reconnaissance d’images via OpenCV et Deep Learning ?

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